reduce(bool)- 返回值是否为标量,默认为 True ignore_index(int)- 忽略某一类别,不计算其 loss,其 loss 会为 0,并且,在采用size_average 时,不会计算那一类的 loss,除的时候的分母也不会统计那一类的样本。 调用实例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorchi
reduce(bool)- 返回值是否为标量,默认为True ignore_index(int)- 忽略某一类别,不计算其loss,其loss会为0,并且,在采用size_average时,不会计算那一类的loss,除的时候的分母也不会统计那一类的样本。 实例:/Code/3_optimizer/3_1_lossFunction/3_...
Pytorch："nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“未实现为”“RuntimeError”“：PytorchPyTor...
由于我们需要组中所有张量的总和,因此我们将 dist.reduce_op.SUM 用作化简运算符。 一般来说,任何可交换的数学运算都可以用作运算符。 PyTorch 开箱即用,带有 4 个这样的运算符,它们都在元素级运行: dist.reduce_op.SUM dist.reduce_op.PRODUCT dist.reduce_op.MAX dist.reduce_op.MIN 除了dist.all_reduce(...
(reduce): _ConvBnReLU( (conv): Conv2d(64,64, kernel_size=(1,1), stride=(1,1), bias=False) (bn): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.0010000000000000009, affine=True, track_running_stats=True) (relu): ReLU() ) (conv3x3): _ConvBnReLU( ...
nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean') 功能:实现负对数似然函数中的符号功能 主要参数: weight:各类别的 loss 权值设置 ignore_index:忽略某个类别 reduction:计算模式,,可以为 none(逐个元素计算),sum(所有元素求和,返回标量),mean(加权平均,返回标...
交叉熵损失:CLASS torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0) # Example of target with class indices loss = nn.CrossEntropyLoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.empty(3, dtype=to...
reduce=None, reduction='mean') 功能:nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合,进行交叉熵计算 主要参数: weight:各个类别的Loss设置权值 ignore_index:忽略某个类别 reduction:计算模式可为none/sum/mean none-逐个元素计算sum-所有元素求和,返回标量 mean-加权平均,返回标量 ...
print('\nreduce=False, 输出同维度的loss:\n{}\n'.format(o_0)) print('size_average=True,\t求平均:\t{}'.format(o_1)) print('size_average=False,\t求和:\t{}'.format(o_2)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...
RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int' 追溯: Traceback (most recent call last): File "train.py", line 91, in <module> loss = criterion(outputs, labels) File "C:\Users\PC\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line ...